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Enregistrement W3083336850 · doi:10.14393/dl44-v14n4a2020-2

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2020· article· pt· W3083336850 sur OpenAlexaff
Raquel Carinhas, Maria Helena Araújo e Sá, Danièle Moore

Notice bibliographique

RevueDomínios de Lingu gem · 2020
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation in Rural Contexts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabalho faz parte de uma investigação em curso e visa analisar um conjunto de atividades de um projeto plurilingue e interdisciplinar, concebido e implementado em Montevideu, Uruguai, em 2019, por uma rede de atores educativos integrando professores, mediadores de museus, famílias e investigadores. O projeto inscreve-se dentro de uma abordagem do plurilinguismo como meio e finalidade (GROMMES; HU, 2014) e pretende estabelecer espaços de continuidade entre as aprendizagens na escola, nas famílias e na comunidade, numa perspetiva ecológica da paisagem do lugar. Pretende também promover o reconhecimento da diversidade linguística e cultural e da dimensão multissituada do conhecimento. Foram recolhidos dados multimodais, compreendendo documentação visual e sonora da paisagem linguística da Ciudad Vieja, desenhos e colagens produzidos pelas crianças, registos audiovisuais das diversas atividades e diário de investigação. Nesta contribuição, discutimos as implicações das paisagens linguísticas (PL) como instrumento para a criação de cenários pedagógicos interdisciplinares promotores de aprendizagens multissituadas e de reflexões críticas em torno do plurilinguismo e da multimodalidade, bem como as incidências destes cenários na apropriação e (re)conceptualização do espaço que rodeia os aprendentes na relação com o desenvolvimento da sua identidade. O estudo demonstra o potencial das PL como espaços de aprendizagem e como recursos contextuais para uma maior sensibilização para a diversidade linguística e cultural.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3430,166

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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